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pygpc 基于广义多项式混沌方法的Python敏感性和不确定性分析工具箱 基本功能： N维系统的高效不确定性分析 使用Sobol指数和基于全局导数的敏感性指数进行敏感性分析 轻松耦合到用Python，Matlab等编写的用户定义模型... 并行化概念允许并行运行模型评估 高效的自适应算法可以分析复杂的系统 包括高效的CPU和GPU（CUDA）实施，可极大地加快解决高维和复杂问题的算法和后处理例程 包括最新技术，例如： 投影：确定最佳折减基数 L1最小化：利用压缩感测中的概念减少必要的模型评估 梯度增强型gPC：使用模型函数的梯度信息以提高准确性 多元素gPC：分析具有间断和急剧过渡的系统 优化的拉丁文Hypercube采样可实现快速收敛 应用领域： pygpc可用于分析各种不同的问题。 例如，在以下框架中使用它： 非破坏性测试： 无创性脑刺激： 经颅磁刺激：

VIC模型参数的敏感性分析，张续军，吴志勇，本文运用敏感度分析理论，采用中国湿润地区八个典型流域的实测资料，对大尺度分布式水文模型VIC（Variable Infiltration Capacity）模型七个

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成本敏感的学习 依赖实例的成本敏感型学习的混合整数规划方法 抽象 在这项研究中，我们研究了与示例相关的成本敏感型学习，该学习基于标签决策带来了不同的成本/回报。 这些问题源于决策模型，在数据中成本/收益信息而不是真正标签的重点领域中得到了区分。 例如，在流失预测和信用评分中，主要目的是建立预测模型和决策规则，以最大化/最小化公司的回报/成本。 传统的精度驱动的分类方法没有考虑基于实例的成本/回报。 取而代之的是，学习基于恒定的错误分类错误进行。 因此，我们提出了一种将基于实例的成本/收益纳入学习算法的一般策略。 具体而言，将学习问题表述为混合整数程序，以使总回报最大化。 考虑到混合整数线性规划问题的高计算复杂性，该模型对于大规模数据集的训练实际上可能效率低下。 为了解决这个问题，我们还提出了成本敏感型Logistic回归，这是公式化线性模型的非线性近似，这得益于使用深度学习工具进行的基于梯

word源码java copyright 不管您是个人还是公司都可以随意使用DzFilter，并且随意修改源代码。感谢大家的使用！ 温馨提示 用于生产环境时请替换项目的数据库连接代码，使用数据连接池的方式操作数据库！非常抱歉，本项目暂不维护！ 公告 目前1.0.7已经完善，暂时不支持sqlite强一致性，不能100%保证一致。 修复了集群情况下，重复通知的BUG。 1.0.9 版本移除关键词检索功能，如需使用请自行维护。 1.1.0 优化敏感词加载性能。 使用指南 SpringBoot举一反三即可. DzFilter 目前最新版：1.1.0[] 使用DFA算法实现的敏感词过滤。主要用于实现数据文本的内容安全,反垃圾,智能鉴黄,敏感词过滤,不良信息检测，携带文本的关键词获取。 过滤SQL脚本 过滤中文字符 过滤英文字符 过滤script标签 过滤html标签 过滤数字 过滤字母 过滤汉字 自定义过滤，可由后台自动删除添加。提供完善的API。 如何使用 导入以下仓库 jitpack.io http

本篇文章主要介绍了jsp隐藏关键敏感信息只显示前后字段的示例 ，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下。

空间K-匿名技术主要用于隐私保护,防止个人信息泄露。目前的主要方法都基于用户-匿名器-基于位置的服务(location based services,LBS)模型。提出了一种基于位置敏感哈希分割的空间K-匿名共匿算法。这种算法在保距性和共匿性方面都可以满足要求,而且算法具有适度的计算复杂度。最后,针对有效性(最小化匿名空间区域)和效率(构建代价)做了实验,证明所提出的算法具有良好的性能。